2015-07-21
372
В среде MathCad
Информация к решению
Для построения линии регрессии вводится вспомогательная переменная xx, задаваемая как ранжированная переменная, диапазон значений которой определяется соответственно минимальным и максимальным значениями результатов измерений xi независимой переменной x, представленных в таблице 5.1.
Встроенные функции slope(X,Y) и intercept(X,Y) используются для определения параметров эмпирической модели y = ax + b. Исходные экспериментальные данные представлены векторами X и Y.
Встроенная функция slope(X,Y) возвращает тангенс наклона прямой линии (угловой коэффициент прямой линии регрессии – параметр a).
Встроенная функция intercept(X,Y) возвращает свободный член в уравнении линейной регрессии (смещение линии регрессии по вертикали – параметр b).
ПРИМЕР 5.1. Пусть в результате серии измерений величин x и y получены 10 пар значений xi; yi (i = 1, 2, 3, …, 10), которые представлены в табличной форме:
| x | 1,3 | 2,1 | 2,9 | 3,7 | 4,5 | 5,3 | 6,1 | 6,9 | 7,7 | 8,5 |
| y | 0,2 | 1,31 | 7,11 | 12,53 | 13,9 | 18,8 | 22,4 | 27,05 |
Решим задачу приближения полученных экспериментальных данных линейной функцией вида y = a x + b. Построим эмпирическую модель.
